检索结果-内蒙古大学图书馆

光子学报 2017年第6期46卷 129-138页

作者：郭浩龙张荣郭立君江宝钏宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

针对传感器模式噪声易受CFA插值噪声和JPEG压缩噪声污染,提出一种基于空域平滑滤波的传感器模式噪声预处理方法,去除干扰噪声,从而提高数字照片图像来源检测准确率.假设传感器模式噪声是一种类似高斯白噪声的随机信号,其在频域具有与高... 详细信息

针对传感器模式噪声易受CFA插值噪声和JPEG压缩噪声污染,提出一种基于空域平滑滤波的传感器模式噪声预处理方法,去除干扰噪声,从而提高数字照片图像来源检测准确率.假设传感器模式噪声是一种类似高斯白噪声的随机信号,其在频域具有与高斯白噪声相似的平坦频谱;基于此,在空域采用高斯白噪声对传感器模式噪声进行引导滤波,其空域平滑效果使传感器模式噪声在保持自身性质的同时,拥有与高斯白噪声相似的特性.手机相机照片图像库的评估实验结果表明,与现有预处理方法相比,所提算法在图像来源检测准确度上Kappa统计系数提高了0.026以上,同时算法对JPEG压缩的鲁棒性也明显优于其他算法.

关键词：数字图像取证来源检测平滑滤波传感器模式噪声高斯白噪声

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基于改进传感器模式噪声提取模型的源相机识别

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光电子．激光 2022年第8期33卷 871-878页

作者：苏开清田妮莉潘晴广东工业大学信息工程学院广东广州510006

针对当前基于传感器模式噪声(sensor pattern noise,SPN)提取模型处理压缩视频来源检测的识别效果较差问题,提出一种基于多尺度变换域自适应维纳滤波和一种加权最大似然估计的改进SPN提取模型。首先干预视频的编解码过程,在编解码器的... 详细信息

针对当前基于传感器模式噪声(sensor pattern noise,SPN)提取模型处理压缩视频来源检测的识别效果较差问题,提出一种基于多尺度变换域自适应维纳滤波和一种加权最大似然估计的改进SPN提取模型。首先干预视频的编解码过程,在编解码器的环路滤波模块前提取视频帧,然后将视频帧输入双密度双树复小波变换自适应维纳滤波模型中提取噪声残差,最后使用加权最大似然估计从噪声残差中估计得到SPN。在公共视频源取证数据库VISION上进行测试比较,实验结果表明所提出的改进SPN提取模型在ROC曲线和Kappa统计系数两种评价指标上的识别效果优于传统SPN提取算法。

关键词：传感器模式噪声压缩视频识别多媒体取证多尺度分解加权最大似然估计

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凸优化耦合传感器模式噪声的图像伪造检测

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计算机测量与控制 2015年第5期23卷 1678-1681,1685页

作者：李景富张飞黄淮学院信息工程学院河南驻马店463000

现有的图像伪造检测算法主要是借助局部像素与恒虚警率来决策真伪,且忽略了源图像的强烈空间相关性,使算法鲁棒性不佳,难以检测微小尺寸伪造;对此,根据成像传感器的独特随机特性,设计传感器模式噪声检测思想;并提出了凸优化机制耦合传... 详细信息

现有的图像伪造检测算法主要是借助局部像素与恒虚警率来决策真伪,且忽略了源图像的强烈空间相关性,使算法鲁棒性不佳,难以检测微小尺寸伪造;对此,根据成像传感器的独特随机特性,设计传感器模式噪声检测思想;并提出了凸优化机制耦合传感器模式噪声的图像伪造检测算法;基于光响应非均匀性噪声,联合马尔可夫随机场与贝叶斯规则,设计传感器模式噪声;并构造最佳图像标记像素的先验概率模型;嵌入贝叶斯规则,代替恒虚警率,考虑源图像的强烈空间依赖性,联合整个图像像素,确定最大概率标记像素映射;设计凸优化机制,将图像伪造检测转换为凸问题,提高算法检测效率;并分析了不同伪造区域尺寸对算法检测的影响;仿真结果表明:与当前图像伪造检测算法相比,文章算法具备更好的接收机工作特征;以及更高的检测精度与检测效率。

关键词：图像伪造检测凸优化机制传感器模式噪声光响应非均匀性噪声接收机工作特征

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基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测方法

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传感器与微系统 2015年第10期34卷 141-143页

作者：杨本娟黎小平贵州师范大学数学与计算机科学学院贵州贵阳550002 江西财经职业学院信息工程系江西九江332000

针对传统基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测算法由于需要知道参考图像数据库因而应用局限性大的问题,提出了一种基于噪声子空间投影的图像篡改检测框架,分别采用主成分分析(PCA)、二维主成分分析(2DPCA)和核主成分分析(KPCA)实现了... 详细信息

针对传统基于传感器模式噪声特性的图像篡改检测算法由于需要知道参考图像数据库因而应用局限性大的问题,提出了一种基于噪声子空间投影的图像篡改检测框架,分别采用主成分分析(PCA)、二维主成分分析(2DPCA)和核主成分分析(KPCA)实现了基于图像噪声特性的篡改检测,并通过实验验证了此方法的有效性。

关键词：图像篡改检测子空间方法传感器模式噪声

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图像源辨识反攻击算法的简化与分析

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华南理工大学学报（自然科学版） 2014年第7期42卷 1-8页

作者：胡永健关华赵静刘琲贝华南理工大学电子与信息学院广东广州510640

基于相机指纹/成像传感器模式噪声的图像源辨识算法容易受到指纹复制攻击.文中首先对现有的三角测试反攻击算法进行了简化,即通过将图像各块的衰减因子近似认为是常数,减少了计算时间,然后从传感器模式噪声添加方式、图像内容、模式噪... 详细信息

基于相机指纹/成像传感器模式噪声的图像源辨识算法容易受到指纹复制攻击.文中首先对现有的三角测试反攻击算法进行了简化,即通过将图像各块的衰减因子近似认为是常数,减少了计算时间,然后从传感器模式噪声添加方式、图像内容、模式噪声提取方式和盗用图片数目四个方面对反攻击算法性能进行了详细分析.最后,根据实验结果指出,以上四个方面都会影响反攻击算法的成功率.文中还讨论了这些因素所影响的程度和范围.

关键词：相机数字图像取证图像源辨识传感器模式噪声反取证反-反取证

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图像中的设备指纹提取技术研究综述

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激光与光电子学进展 2020年第22期57卷 31-40页

作者：张明旺肖延辉田华伟郝昕泽李丽华四川警察学院科研所四川泸州646000 中国人民公安大学国家安全与反恐怖学院北京100038

随着图像获取与传输便利性的不断提高以及图像编辑工具的快速普及,使得恶意用户能够容易拍摄、传播、编辑和修改数字图像,进而达到实施恶意行为或犯罪的目的,则数字图像或视频将成为侦查取证与司法诉讼的关键证据。由图像传感器制造工... 详细信息

随着图像获取与传输便利性的不断提高以及图像编辑工具的快速普及,使得恶意用户能够容易拍摄、传播、编辑和修改数字图像,进而达到实施恶意行为或犯罪的目的,则数字图像或视频将成为侦查取证与司法诉讼的关键证据。由图像传感器制造工艺的缺陷和硅晶片的不均匀性引起的光照响应不一致性(PRNU)对于每个相机来说,具有唯一性和稳定性,因此可以将其作为图像来源取证的有效设备指纹。首先对包括设备指纹技术在内的数字图像取证技术进行整体性的回顾,并介绍设备指纹的主要应用情景;然后介绍图像中设备指纹提取的基本技术原理,对设备指纹的提取技术发展情况进行综述;最后对设备指纹提取技术亟待解决的问题与技术发展趋势进行探讨。

关键词：图像处理图像识别图像取证设备指纹图像来源鉴定传感器模式噪声

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使用自适应阈值的图像篡改检测与定位算法

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光电子．激光 2017年第5期28卷 519-528页

作者：郭浩龙张荣郭立君江宝钏胡琼江宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

针对利用相机传感器模式噪声的篡改检测在待测图像纹理复杂区域存在较高的虚警,提出了一种考虑纹理复杂度的自适应阈值检测算法。根据Nyman-Pierson(N-P)准则,确定不同纹理复杂度对应的相关性匹配判定阈值,而得到相关性阈值与纹理复杂... 详细信息

针对利用相机传感器模式噪声的篡改检测在待测图像纹理复杂区域存在较高的虚警,提出了一种考虑纹理复杂度的自适应阈值检测算法。根据Nyman-Pierson(N-P)准则,确定不同纹理复杂度对应的相关性匹配判定阈值,而得到相关性阈值与纹理复杂度的关系拟合函数。在不重叠分块计算待测图像噪声残差和其来源相机传感器模式噪声对应块相关性的基础之上,根据待测图像块不同的纹理复杂度进行相关性匹配,确定大致篡改位置;再用快速零均值归一化互相关(ZNCC)算法计算两噪声图像中大致篡改区域对应点的相关性,实现精确定位。在手机图像库上的实验表明,与现有的固定阈值方法相比,本文算法的检测率达到了98.8%,而虚警率仅为1.897%,有效地降低纹理复杂区域的虚警率,并实现对篡改区域的精确定位;同时,与传统的滑动窗口方法相比,本文算法检测效率平均提高了26倍。

关键词：篡改检测定位传感器模式噪声相关性匹配纹理复杂度自适应阈值 ZNCC算法

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基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法

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南京航空航天大学学报 2020年第5期52卷 783-791页

作者：郝昕泽肖延辉田华伟张明旺中国人民公安大学国家安全学院北京100038 四川警察学院科研所泸州646000

基于传感器模式噪声的图像来源鉴别算法的关键在于如何获取高质量的光响应非均匀性(Photo-response non-uniformity,PRNU)噪声,目前大多数增强PRNU噪声质量的算法以及出于实际应用的目的对其压缩的算法几乎是在人工假设模型的基础上实... 详细信息

基于传感器模式噪声的图像来源鉴别算法的关键在于如何获取高质量的光响应非均匀性(Photo-response non-uniformity,PRNU)噪声,目前大多数增强PRNU噪声质量的算法以及出于实际应用的目的对其压缩的算法几乎是在人工假设模型的基础上实现的。本文提出了一种基于样本错配训练的图像PRNU噪声提纯方法,该方法使用了深度堆叠自编码器网络,并设计了一种样本错配的技术对其进行训练。这种基于样本错配训练的端到端深度神经网络的使用有效避免了人工设计算法的局限性,对图像PRNU噪声进行了有效提纯,进而提升了其用于图像来源鉴别时的性能。在Dresden图像数据集上进行的比较实验结果表明,提纯后的PRNU噪声具有更好的性能。

关键词：数字图像传感器模式噪声自动编码器光响应非均匀性

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利用彩色图像信息的源相机辨识策略

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计算机应用 2010年第10期30卷 2694-2697页

作者：胡永健简超俞兵华华南理工大学电子与信息学院广州510641 华南理工大学自动化科学与工程学院广州510641

目前基于模式噪声的源相机辨识方法大都只在单颜色通道图像上进行,或是对三个单色通道图像上的检测结果简单地求均值,这显然不能全面反映成像传感器的特征。通过分析相机图像生成过程中马赛克图像插值过程的特点,提出三种新的基于彩色... 详细信息

目前基于模式噪声的源相机辨识方法大都只在单颜色通道图像上进行,或是对三个单色通道图像上的检测结果简单地求均值,这显然不能全面反映成像传感器的特征。通过分析相机图像生成过程中马赛克图像插值过程的特点,提出三种新的基于彩色图像信息的源相机辨识策略。实验结果表明,所提策略具有更好的辨识效果且需要的特征点少。

关键词：数字图像取证源相机辨识传感器模式噪声相机指纹彩色图像

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视频源相机识别研究

视频源相机识别研究

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作者：田妮莉广东工业大学

学位级别：博士

视频源相机识别是数字多媒体信息取证领域中一个非常重要的研究课题。由于成像设备的普及,社交网络平台中涌现出各种数码相机或智能手机所拍摄的视频。这些视频中有些是涉及犯罪的,是法庭诉讼时的有力证据,而追溯其拍摄设备的来源是司... 详细信息

视频源相机识别是数字多媒体信息取证领域中一个非常重要的研究课题。由于成像设备的普及,社交网络平台中涌现出各种数码相机或智能手机所拍摄的视频。这些视频中有些是涉及犯罪的,是法庭诉讼时的有力证据,而追溯其拍摄设备的来源是司法取证中的关键环节之一。但是,大量的视频信息中并不含有主动写入或内嵌的关于其拍摄设备的任何信息，需要从视频数据本身去分析其来源设备。视频源相机识别被动取证正是这样一种技术,在没有任何关于成像设备的元数椐或主动内嵌的数字签名水印等信息的情况下,仅从视频数椐本身分析出其拍摄设备。本论文主要针对数码相机和智能手机所拍摄的视频数据进行研究,探索如何更好的获取能充分表征拍摄设备物理指纹的传感器模式噪声等特征信息的新方法,旨在进一步提高视频源相机识別的正确性和有效性。具体的创新点包括以下几个方面:1.提出基于二维离散分数阶Fourier变换的多旋转角度下传感器模式噪声的相位提取算法。针对现有的模式噪声提取方法在处理低比特率视频信号时所提取的相机指纹表征能力有限,导致视频源相机识别性能不高的问题,本论文提出,首先将每一个视频帧的总噪声模式变换到多个不同旋转角度的分数阶Fourier变换域;然后对每个变换矩阵的每个元素的模进行规范化处理;其次对规范化处理后的每一个矩阵进行相应角度的分数阶Fourier逆变换并取它们的实部;最后将同一帧的多个旋转角度对应的处理结果求平均,该视频的传感器模式噪声为所有帧中经过以上处理过程后结果的平均值。仿真实验结果表明,与现有的两种算法相比,本论文提出的算法明显改善了低比特率视频源相机识别的性能。2.提出基于视频帧模式噪声奇阶统计矩特征向量零空间投影变换的特征提取方法。针对具有时变统计特点的低比特率视频源数码相机识别率存在进一步改善的空间,本论文提出,首先,将每个视频帧的总噪声模式转换为一维向量,计算它们的奇阶统计矩矩阵。为了减少计算量,使用主成份分析方法对这些奇阶统计矩构成的矩阵进行降维处理,仅获得各统计矩矩阵的主要成份。然后将所有帧的这些分量构成每个视频的初始特征向量。为了使初始特征向量的类内距离从最小化,类间距离最大化,接着进行了线性判别分析。由于类内类间距阵的许多特征值接近于零，于是求解了这一矩阵的零空间解向量,然后将每个视频的特征向量变换到解向量所构成的投影矩阵中,形成最终的特征向量。经研究发现这些新的特性向量是成对线性可分的。因此,使用一组感知器来对视频源相机进行识别。计算机仿真结果表明,该方法明显优于传统的基于相关性的方法和基于支持向量机的方法。3.提出基于经验模式分解的传感器模式噪声预处理算法。目前的源相机识别研究中大多是从图像中提取表征相机指纹信息的传感器模式噪声来进行的,但是这些方法应用到智能手机所拍摄的视频上时,其识别性能还存在提高的可能。考虑到表征相机指纹的传感器模式噪声属于一种特殊的中频成份,而帧中提取的初始的噪声模式中不仅含有相似功能处理单元带来的其它低频噪声,也同样残留有表示视频内容细节的高频成份,本论文提出,针对视频中选定的少数帧,将帧中的初始的噪声模式分别按行和列转换为一维向量,然后进行经验模式分解,得到多个表征瞬时频率成份的本征内模函数IMFs,通过数值仿真实验的方式确定了经验模式分解后得到的频率分量的选取问题,最后,将这种方法应用到三种智能手机视频源的识别中,实验结果表明本论文所提出的这种算法比现有的五种算法的识别性能都要更优。

关键词：视频取证分析传感器模式噪声二维离散分数阶Fourier变换高阶统计矩经验模式分解

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